【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
秘密一： 现实中的数据往往很丑 大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。 这样的过程， 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过， 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有
数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。应用于知识图谱可视化， 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。 应用于知识图谱可视化，复杂网络可视化分析，关系图可视化，网络拓扑图，布局算法，社区发现算法等可视化场景。可以作为 network，grap
博客地址：https://www.jianshu.com/u/619b87e54936
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果：
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
之前专门推出文章(可视化图表不会做！？这6个免费在线可视化资源送给你)介绍可视化的绘制过程，但主要基于R和R-ggplot2绘制，难免会有读者觉得绘制工具太单一。此外，也有读者表示对每一种图表类型的定义和解释不太明确。基于以上几点，小编这期推出的免费在线资源绝对符合你的胃口，主要内容如下：
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
一、可视化的涵义 1、可视化的由来 “可视化”一词源于英文“Visualization”，译为“形象化”、“成就展现”等。事实上，将任何抽象的事物、过程变成图形图像等形象化的表示都可以称为可视化。 用可视化的手段来呈现信息已不是一个新奇的现象。最初的“可视化”可以追溯到几千年前，如古人洞穴里的绘画，而后的地图、科学图画和数据等。这些早期的可视化探索与运用在一定程度上以平直的向前方式对计算机形象化产生了重要影响。而可视化研究是一个新兴学科，它展现了一个迄今为止高度非结构化的研究领域，其中包括从事各个其他领域的
关于数据可视化的定义有很多，像百度百科的定义是：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
Luca Rossi 等人最早讨论了多层网络的可视化策略，他们认为虽然有部分学者逐渐集中到多层网络的研究分析上来，但目前还没有针对这一内容提出专业的可视化方法，而解决当前问题的方案只能依靠传统的方法。
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
以上这张类似化学元素周期表的“可视化法周期表”，由www.visual-literacy.org开发。 它列出了100种讯息表达的可视化法。点击此处，您会看到完整表格，并且随着鼠标滑动，看到每种可视化
如果让分析师去做一些高信息含量的图表，那该图一定位列其中，因为企业几乎都是是目标（结果）导向的，对此，KPI的达成就是关键的信息了。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，
随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
数据可视化，是指用图形的方式来展现数据，从而更加清晰有效地传递信息，主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
项目地址：https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer
杨凯，腾讯用户体验部成都设计中心高级交互设计师。负责腾讯云大数据相关设计，目前专注大数据可视化方向的研究。 近日星巴克与微信推出的社交礼品功能“用星说”，可以说刷遍了朋友圈。无论你爱不爱喝咖啡，星巴克
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
首先，简单介绍一下作者，宁海涛是211硕士毕业，先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示，当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能，此外，还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制，当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释，总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在，已连载超过「185+优质原创文章」。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术，我们看到了极简主义。在数字化的世界，所有的资源只需点击几下鼠标，就能将手中大量的信息简单呈现。但是，我们不是碰巧才做到这些的，这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树，后人乘凉”，我们站在了他们的肩膀上，才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天，大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图，然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示，相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性！ 在大数据时代和信
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
今天搞一次数据可视化作品欣赏！精选出的10副可视化作品，这些可视化作品主要包括两种，如下：偏数据报告类型、偏数据艺术类型。
一直以来，深度学习被认为缺乏可解释性和基础理论支撑，往往被人们看做一个“黑匣子”。为了展现神经网络的内部特征并构建相应的理解过程，使神经网络更加可靠，相关的网络可视化研究越来越受人们重视。
一直以来，深度神经网络的可解释性都被大家诟病，训练一个神经网络被调侃为“炼丹”。所得的模型也像一个“黑盒”一样，给它一个输入，然后得到结果，却不知道模型是如何得出结论的，究竟学习到了什么知识。如果能将其训练或者推理过程可视化，那么可以对其更加深入的理解，目前深度神经网络可视化可以分为：
作者：Ann Padley 大数据文摘翻译整理：陈洁（转载请保留） 原文链接：http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_tabl
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